Das Unternehmen
DATAbility ist ein im Jahre 2018 aus der TU Darmstadt heraus gegründetes Start-up, welches maßgeschneiderte Software und digitale Services zur Diagnose, Prognose und Automation entwickelt. Die Besonderheit liegt in der Fusion von Ingenieurmethoden mit KI-Algorithmen für komplexe Systeme sowie in der Transformation von KI-Ergebnissen in Geschäftsregeln und Prozesse. Ein wesentlicher Fokus liegt auf der Entwicklung von Lösungen zur prädiktiven Instandhaltung von technischen Systemen. Ein eigenes Rapid Prototyping Framework ermöglicht den agilen Aufbau und Test (hybrider) Prozessketten für komplexe Datenanalytikaufgaben. Aus Vorarbeiten resultieren fundierte Expertise, ein tiefes Prozessverständnis und ein breiter Methodenpool zur Diagnose und für die Zustandsschätzung zum Einsatz für die Bauteilüberwachung sowie für die prädiktive Wartung und Instandhaltung bei Maschinen- und Anlagensystemen, bspw. Für Elektromotoren, Getriebe, Kupplungen und Lager. Das Vorhaben erweitert die Expertise des Start-ups im Geschäftsbereich Predictive Maintenance mit der Anwendung im Bereich des Betriebs von Nutzfahrzeugen.
Arbeitsschwerpunkte im Projekt
Im Projekt liegt der Schwerpunkt von DATAbility auf der Entwicklung des PHM-Systems mit einem anknüpfenden Entscheidungsunterstüzungssystem. Insbesondere im Kontext des PHM-Systems soll durch den im Vorhaben durchlaufenden Prozess eine skalierbare Lösung entstehen, die im Einklang mit den Analysen am Demonstrator eine Übertragbarkeit auf andere Anwendungsfälle ermöglicht. DATAbility bringt die Sicht aus der Ingenieursperspektive auf den Verschleiß von Bauteilen mit ein und selektiert gemeinsam mit den Partnern relevante Parameter für ein geeignetes System zur Überwachung des Bauteils. Im PHM-System verarbeitet DATAbility die erhaltenen Rohdaten mit geeigneten Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernens in eine Aussage über den Bauteilzustand.